1、“.....本文利用小波变换的多分辨率分析的特点，在时域与频域均能够表征信号的局部特征，我们根据其窗口大小不变而形状可变的特点小波变换技术在指纹图像预处理中的应用论文原稿术，王蕴红，朱勇基于虹膜识别的身份鉴别自动化学报，张定会基于小波分析的故障诊断上海理工大学学报，。基于小波分解与重构的指纹图像预处理指纹图像的压缩处理对于维小波变换来讲，我们可将其当做两理大大节省了空间......”。

2、“.....对指纹图像进行去噪和增强处理，取得了良好的效果。指纹图像经过增强处理后，有助于今后的特征提取。结束语本文给出了种基于小波变换的指纹图像强前后的对比图。结果分析以上采用小波分解和重构技术，对指纹图像进行压缩去噪和增强处理，从经过处理前后的图像中来看，可以得出如下结论舍去图中阴影部分的系数，而只使用以上步骤中，重点内容就是第步。去噪之后，即可进行下步增强的处理......”。

3、“.....抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量丰富信息量，因此，指纹识别技术正逐步走入人们的日常生活中。本文将小波变换技术应用在指纹识别预处理中，可提高系统的识别率。指纹图像的去噪处理般来说，维图像的消噪过程可分以下步进行对维图像信号进行小信息识别技术与应用光学技术，刘小华，王燕生指纹识别技术的发展光学技术，王蕴红，朱勇基于虹膜识别的身份鉴别自动化学报......”。

4、“.....指纹图像的去噪处理个系数，为个系数。这样共舍去个系数，占原有空间的，为今后的图像处理大大节省了空间。采用具有良好局部化特征的小波变换方法，对指纹图像进行去噪和增强处理，取得了良好的效果。指纹图像经过增强处择地放大所感兴趣的分量而减少不需要的分量。图和图分别为图像经过去噪和增强前后的对比图。结果分析以上采用小波分解和重构技术，对指纹图像进行压缩去噪和增强处理，从经过处理前后的图像中来看......”。

5、“.....要选择合适的小波函数及小波分解层次对高频段系数进行处理，主要对层进行阈值的量化修改的从第层到第层的各层高频系数对维图像信号进行小波重构。的各层高频系数对维图像信号进行小波重构。关键词指纹图像小波变换小波分解小波重构引言目前的生物识别技术中，指纹是目前使用起来最方便稳定采集性强的方案之，而且进行指纹识别花费小，效果好。纹图像进行层小波分解。小波变换技术在指纹图像预处理中的应用论文原稿......”。

6、“.....重点内容就是第步。去噪之后，即可进行下步增强的处理。指纹图像的增强处理图像增强即将原来不清晰的图像变得清晰来说，维图像的消噪过程可分以下步进行对维图像信号进行小波分解，要选择合适的小波函数及小波分解层次对高频段系数进行处理，主要对层进行阈值的量化修改的从第层到第层理后，有助于今后的特征提取。结束语本文给出了种基于小波变换的指纹图像处理技术。实验表明，应用小波变换技术对指纹图像进行处理，使系统识别率更高......”。

7、“.....参考文献王风华，王向军指纹如下结论舍去图中阴影部分的系数，而只使用的系数对指纹图像进行重构，图重构的指纹图清晰度优于图的原始指纹图。图舍去部分系数，以的图像为例，其中为个系数为或强调些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。小波变换在做逆变换之前进行处理，以改变小波变换域中些系数的大小......”。

8、“.....通过维小波变换进行图像的处理，可将其分解成系列低频子图像，其结果取决于小波基的类型，即决定于滤波器的类型，本文采用广泛使用的型小波，对指文原稿。本文利用小波变换的多分辨率分析的特点，在时域与频域均能够表征信号的局部特征，我们根据其窗口大小不变而形状可变的特点，在图像信号的低频部分采用频率较高的分辨率，而在高频部分采用时间分在图像信号的低频部分采用频率较高的分辨率......”。

9、“.....将其用在指纹识别的预处理阶段，能够对信号不规律的指纹信号进行处理。其中代表图像在水平个连续的维小波变换的进行处理后得到的。通过维小波变换进行图像的处理，可将其分解成系列低频子图像，其结果取决于小波基的类型，即决定于滤波器的类型，本文采用广泛使用的型小波，理技术。实验表明，应用小波变换技术对指纹图像进行处理，使系统识别率更高，具有很广阔的应用前景。参考文献王风华......”。